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摘要
坑槽与拥包作为城市沥青路面的主要损坏类型，若不及时进行修复，会造成路面的结构性破坏，缩短道路的使用寿命。为了进一步提高路面坑槽与拥包的识别精度与效率，采用三维数据图像作为训练样本，提出新的卷积神经网络病害识别模型；采用激光面扫描技术获取高精度沥青路面三维数据，开发道路坑槽与拥包分类模型CNN 1。结果表明：CNN 1模型能够显著提高坑槽与拥包病害分类识别准确率和精确率，有效地提高了城市道路中坑槽与拥包病害的检测及分析效率。
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单位浙江理工大学; 浙江交通职业技术学院
